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Enregistrement W2439772378 · doi:10.1097/scs.0b013e31815c93fe

Use of Cortoss™ as an Alternative Material in Calvarial Defects

2008· article· en· W2439772378 sur OpenAlexaff
Galip Zihni Sanuş, Taner Tanrıverdi, Mustafa Onur Ulu, Ali Metin Kafadar, Necmettin Tanrıöver, Fatma Özlen

Notice bibliographique

RevueJournal of Craniofacial Surgery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCranioplastyMedicineAugmentSurgerySkin graftingSkull

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A clinical series of 13 patients who underwent cranioplasty using a new quick setting material, namely Cortoss, was done over 3-year period. Thus, the primary objective of this study is to evaluate the role of Cortoss in the treatment calvarial defects which were mainly due to trauma (4 patients), tumor or tumor-like lesions (5 patients), middle cerebral infarction (3 patients), and gun shot wound (1 patient). The surgical technique was found to be simple and effective. Long-term follow-up (mean 24.3 months) demonstrated satisfactory results in terms of surgical (functional) and cosmetic outcomes. None of the patients developed complications including infections, foreign body reactions or material leakage. The results led us to suggest that the use of Cortoss in the case of calvarial defects seems to be safe, effective, quick, and a feasible method for cranioplasty. We conclude that the mechanical, immunologic, and technical-grafting properties of Cortoss, together with its superior esthetic and psychological effects, probably will make it the best material for cranioplasty.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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